Estatística 2: Inferência Estatística: pacote de revisão

Formulários, as principais etapas dos métodos de cada tópico e 10 exercícios, com soluções completas no final.

Novos exercíciosVoltar à disciplina

Na janela de impressão, escolha “Salvar como PDF” para guardar uma cópia no seu dispositivo.

1Fórmulas e métodos

Distribuição normal

Pontuação z
z = (x − μ)/σ
Abaixo de x
P(X < x) = Φ(z)
Acima de x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Entre
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentil
x = μ + z·σ

Método

  1. Converta o valor em um escore z: z = (x − μ)/σ.
  2. Procure Φ(z), a área à esquerda de z.
  3. Para a área à direita use 1 − Φ(z); para um intervalo subtraia as duas áreas à esquerda.
  4. Para um percentil, faça o caminho inverso: encontre z para a área e depois x = μ + z·σ.

Intervalos de confiança

σ conhecido
x̄ ± z·σ/√n
σ desconhecido
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z crítico
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Tamanho da amostra
n = (z·σ/E)², rounded up

Método

  1. Escolha entre z (σ populacional conhecido) e t (só o s amostral, com n − 1 graus de liberdade).
  2. Encontre o valor crítico para o nível de confiança.
  3. Margem de erro: E = valor crítico × desvio-padrão/√n.
  4. Intervalo: x̄ ± E.

Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Teste z para uma média
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Teste t para uma média
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilateral a 5%
rejeite H0 se |z| > 1,96
Intervalo de confiança
x̄ ± z·σ/√n

Método

  1. Enuncie H₀ e H₁ e decida se o teste é unilateral ou bilateral.
  2. Calcule a estatística de teste: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), ou com s e t.
  3. Compare com o valor crítico, ou encontre o valor-p.
  4. Rejeite H₀ se a estatística estiver além do valor crítico (p abaixo de α) e enuncie a conclusão em palavras.

Regressão linear e correlação

Somas de quadrados
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Inclinação
b = Sxy/Sxx
Intercepto
a = ȳ − b·x̄
Correlação
r = Sxy/√(SxxSyy)
Resíduo
e = y − ŷ

Testes qui-quadrado

Estatística de teste
χ² = Σ(O − E)²/E
Aderência
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Independência
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valores críticos (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisão
rejeite H0 se χ² > χ²crit

2Exercícios

1.Distribuição normalMédia
200 g197,3 gT = X₁ + … + X₅?

As massas de parafusos são independentes e normais com média 40 g e desvio padrão 1,2 g. Encontre a probabilidade P de a massa total de 5 deles exceder 197,3 g. Arredonde z para duas casas decimais.

μ = 40 gσ = 1,2 gn = 5> 197,3 g
P =
2.Distribuição normalDifícil
157164171178185192199cmtopo 85%

Os alturas de homens adultos têm distribuição normal com média 178 cm e desvio padrão 7 cm. Arraste o ponto de corte para que os 85% superiores sombreados fiquem à direita dele. Encontre o ponto de corte x.

μ = 178 cmσ = 7 cm85%
x = cm
3.Intervalos de confiançaMédia
n = 11, s = 17LUx̄ = 113,5E = ?90%

Uma amostra de 11 itens tem média 113,5 e desvio-padrão s = 17. A população é aproximadamente normal. Calcule a margem de erro E de um intervalo de confiança de 90% para a média.

n = 11x̄ = 113,5s = 1790%t(10) = 1,812
E =
4.Intervalos de confiançaDifícil
σ = 34, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 0,599%

O desvio-padrão da população é 34. Qual o tamanho de amostra n necessário para que um intervalo de confiança de 99% para a média tenha margem de erro de no máximo 0,5?

σ = 34E = 0,599%
n =
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaMédia
−1,961,96z = ?

Duas linhas de produção fabricam a mesma peça. Linha 1: uma amostra de 80 peças tem comprimento médio de 52 mm, e o desvio-padrão conhecido da linha é 5 mm. Linha 2: uma amostra de 60 peças tem média de 52,9 mm, desvio-padrão conhecido de 9 mm. Encontre a estatística de teste z para H₀: μ₁ = μ₂, tomando a diferença como x̄₁ − x̄₂ (linha 1 menos linha 2).

n₁ = 80x̄₁ = 52 mmσ₁ = 5 mmn₂ = 60x̄₂ = 52,9 mmσ₂ = 9 mm
z =
6.Testes de hipóteses e intervalos de confiançaDifícil
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 2α = 0,01βσ = 13, poder 90%, n = ?

Um teste z unilateral com α = 0,01 deve detectar um deslocamento da média de 2 unidades com poder de 90%. O desvio-padrão é 13. Encontre o tamanho mínimo da amostra n.

α = 0,01poder = 90%δ = 2σ = 13zα = 2,326zβ = 1,282
n =
7.Regressão linear e correlaçãoMédia
xy343455557655758866xy4685060

A tabela dá 6 observações pareadas de x = horas de estudo e y = nota na prova. As suas somas são dadas. Encontre o coeficiente de correlação de Pearson r a partir dessas somas.

n = 6Σx = 33Σy = 334Σx² = 199Σy² = 18868Σxy = 1898
r =
8.Regressão linear e correlaçãoDifícil
xy2841561882410291239xy51010203040x = 5

A tabela dá 6 observações pareadas de x = carga em kN e y = alongamento em mm. Use a reta de mínimos quadrados ŷ = a + b·x. É feita uma nova observação (5, 19). Encontre o seu resíduo e = y − ŷ.

n = 6(5, 19)
e =
9.Testes qui-quadradoMédia
ônibusbicicletacarroTotalestudantes561925100funcionários24211560Total804040160

A tabela de contingência mostra frequências observadas. Calcule a estatística qui-quadrado χ² para o teste de independência entre as variáveis de linha e de coluna. Não use correção de continuidade.

N = 1602 × 3
χ² =
10.Testes qui-quadradoDifícil
simnãoTotalfábrica A4555100fábrica B53760fábrica C56460Total15466220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

A tabela mostra frequências observadas. Teste ao nível α = 0,05 se as duas variáveis são independentes (sem correção de continuidade). Calcule a estatística de teste χ² e depois compare-a com o valor crítico da tabela.

N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluções

1.Distribuição normal

Resposta: P = 0,8438

Somas e diferenças de variáveis normais: se X e Y são independentes e normais, X + Y e X − Y também são normais. As médias se somam ou se subtraem: E(X ± Y) = μX ± μY. As variâncias sempre se somam, também em uma diferença: Var(X ± Y) = σX² + σY², portanto σ = √(σX² + σY²). Os desvios padrão nunca se somam diretamente. O total de n itens independentes com a mesma distribuição tem média n·μ e desvio padrão σ·√n. Depois padronize como de costume: z = (x − média)/σ e leia Φ(z).

Distribuição do total

μT = 200 g, σT = 1,2·√5 = 2,683 g

Padronizar

z = (197,3 − 200)/2,683 = −1,01

Probabilidades

P = 1 − Φ(−1,01) = 0,8438

Resposta

P = 0,8438
2.Distribuição normal

Resposta: x = 170,7 cm

De uma área de volta a z: Φ(z) é a área à esquerda de z. Para uma área de cauda esquerda A, encontre na tabela o z com Φ(z) = A. Uma área de cauda direita A significa Φ(z) = 1 − A. Uma área central A entre −z e z deixa (1 − A)/2 em cada cauda, então Φ(z) = (1 + A)/2. Para um valor x, use x = μ + zσ.

Área à esquerda

Φ(z) = 0,15

z da tabela

z ≈ −1,04

De volta às unidades originais

x = 178 − 1,04·7 = 170,7 cm

Resposta

x = 170,7 cm
3.Intervalos de confiança

Resposta: E = 9,288

Intervalo de confiança para uma média: x̄ ± margem de erro. Com σ populacional conhecido, a margem é z·σ/√n; tendo apenas o desvio-padrão amostral s, use t com n − 1 graus de liberdade: t·s/√n. Valores críticos: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Para obter uma margem E ou menor, você precisa de n ≥ (z·σ/E)², arredondado para cima.

Valor crítico

df = n − 1 = 10, t = 1,812

Margem de erro

E = 1,812·17/√11 = 9,288

Resposta

E = 9,288
4.Intervalos de confiança

Resposta: n = 30684

Intervalo de confiança para uma média: x̄ ± margem de erro. Com σ populacional conhecido, a margem é z·σ/√n; tendo apenas o desvio-padrão amostral s, use t com n − 1 graus de liberdade: t·s/√n. Valores críticos: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Para obter uma margem E ou menor, você precisa de n ≥ (z·σ/E)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = (2,576·34/0,5)² = 30684

Arredondar para cima

O tamanho da amostra é um número inteiro, e arredondar para baixo deixaria a margem grande demais.

n = 30684

Resposta

n = 30684
5.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: z = −0,698

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Erro-padrão da diferença

SE = √(5²/80 + 9²/60) = √1,663 = 1,289

Estatística de teste

z = (52 − 52,9)/1,289 = −0,698

Resposta

z = −0,698

|z| < 1,96, então H₀ não é rejeitada ao nível de 5% (bilateral).

6.Testes de hipóteses e intervalos de confiança

Resposta: n = 550

Tamanho de amostra para um teste: para detectar um deslocamento real δ com poder 1 − β em um teste z unilateral ao nível α, o erro-padrão deve satisfazer δ = (z_α + z_β)·σ/√n, então n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arredondado para cima.

Resolver em ordem a n

n = ((2,326 + 1,282)·13/2)² = 550

Arredondar para cima

n = 550

Resposta

n = 550
7.Regressão linear e correlação

Resposta: r = 0,8788

Regressão por mínimos quadrados: com x̄ e ȳ as médias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), a reta ŷ = a + b·x tem inclinação b = Sxy/Sxx e intercepto a = ȳ − b·x̄, então ela sempre passa por (x̄, ȳ). O coeficiente de correlação de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) fica entre −1 e 1; r² é a fração da variação de y explicada pela reta.

Somas centradas

Sxy = 1898 − 33·334/6 = 61
Sxx = 199 − 33²/6 = 17,5
Syy = 18868 − 334²/6 = 275,3

Coeficiente de correlação

r = 61/√(17,5·275,3) = 0,8788

Resposta

r = 0,8788
8.Regressão linear e correlação

Resposta: e = 2,633

Regressão por mínimos quadrados: com x̄ e ȳ as médias, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), a reta ŷ = a + b·x tem inclinação b = Sxy/Sxx e intercepto a = ȳ − b·x̄, então ela sempre passa por (x̄, ȳ). O coeficiente de correlação de Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) fica entre −1 e 1; r² é a fração da variação de y explicada pela reta.

Médias

x̄ = 42/6 = 7
ȳ = 133/6 = 22,17

Somas de quadrados e de produtos

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 203

Reta de regressão

b = 203/70 = 2,9
a = 22,17 − 2,9·7 = 1,867
ŷ = 1,867 + 2,9·x

Valor previsto

ŷ = 1,867 + 2,9·5 = 16,37

Resíduo

e = 19 − 16,37 = 2,633

Resposta

e = 2,633

O ponto está acima da reta.

9.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 5,76

Testes qui-quadrado: compare as frequências observadas O com as frequências E esperadas sob H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Aderência: E = n·p para cada categoria, gl = k − 1 (menos um para cada parâmetro estimado a partir dos dados). Independência em uma tabela r × c: E = total da linha × total da coluna / total geral, gl = (r − 1)(c − 1). Rejeite H₀ quando χ² ultrapassar o valor crítico para o α escolhido.

Frequências esperadas

estudantes: 100·80/160 = 50, 100·40/160 = 25, 100·40/160 = 25
funcionários: 60·80/160 = 30, 60·40/160 = 15, 60·40/160 = 15

Estatística qui-quadrado

χ² = (56 − 50)²/50 + (19 − 25)²/25 + (25 − 25)²/25 + (24 − 30)²/30 + (21 − 15)²/15 + (15 − 15)²/15
χ² = 5,76

Resposta

χ² = 5,76

gl = 2. Para α = 0,05 o valor crítico é 5,991, então H₀ (independência) é não rejeitada.

10.Testes qui-quadrado

Resposta: χ² = 54,92

Testes qui-quadrado: compare as frequências observadas O com as frequências E esperadas sob H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Aderência: E = n·p para cada categoria, gl = k − 1 (menos um para cada parâmetro estimado a partir dos dados). Independência em uma tabela r × c: E = total da linha × total da coluna / total geral, gl = (r − 1)(c − 1). Rejeite H₀ quando χ² ultrapassar o valor crítico para o α escolhido.

Frequências esperadas

fábrica A: 70, 30
fábrica B: 42, 18
fábrica C: 42, 18

Estatística qui-quadrado

χ² = (45 − 70)²/70 + (55 − 30)²/30 + (53 − 42)²/42 + (7 − 18)²/18 + (56 − 42)²/42 + (4 − 18)²/18
χ² = 54,92

Decisão

df = 2, χ²crit = 5,991
54,92 > 5,991

Resposta

χ² = 54,92

χ² está acima do valor crítico, então H₀ é rejeitada: as variáveis parecem estar relacionadas.

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference